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Enregistrement W1970949014 · doi:10.1139/w11-110

Isolation and characterization of heavy-metal-mobilizing bacteria from contaminated soils and their potential in promoting Pb, Cu, and Cd accumulation by <i>Coprinus comatus</i>

2012· article· en· W1970949014 sur OpenAlexvenueno aff
Xiao-bing Jing, Nan He, Ying Zhang, Yanru Cao, Heng Xu

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Microbiology · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueFungal Biology and Applications
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBioremediationBacteriaSiderophoreMetalChemistryCadmiumZincSoil contaminationHeavy metalsSoil waterMushroomEnvironmental chemistryStrain (injury)Food scienceNuclear chemistryBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The enhanced effect of heavy-metal-mobilizing bacteria on the uptake of Pb, Cu, and Cd by Coprinus comatus from Pb-, Cu-, and Cd-multicontaminated soil was assessed in this study. Thirteen strains, tolerating 800 mg·L(-1) Pb, 200 mg·L(-1) Cu, and 200 mg·L(-1) Cd simultaneously were selected for heavy-metal-solubilizing experiments in soil. The mobilization of heavy metals depended on the characteristics of bacteria and heavy metals. Correlation analysis demonstrated that for Pb solubilization, the acid-producing ability was the most significant factor, while for Cu and Cd, siderophores played a leading role in this process. Four strains, based on their excellent ability to solubilize heavy metal in soil, were applied in pot experiments. The results showed that all strains can promote the growth of C. comatus and meanwhile help mushroom accumulate more heavy metals (Pb, Cd, and Cu). The maximum uptake for total Pb and Cu by C. comatus was observed in inoculations with Bacillus sp. strain JSG1 (2.02- and 2.13-fold, respectively, compared with uninoculated soil), while for Cd, it was recorded in Bacillus sp. strain PB2 treated soil (2.03-fold). Therefore, this work suggests that the mushroom-bacteria interaction can be developed into a novel bioremediation strategy.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,666
Score d'incertitude au seuil0,293

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,011
Tête enseignante GPT0,227
Écart entre enseignants0,216 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations24
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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